ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Rizki  Alhidayat 1
1 Ahli Jenjang Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya
1 Jl.Srijaya Negara, Bukit Lama, Kec.Ilir Bar.I,Kota Palembang,Sumatera Selatan
1 email : Rizki.alhidayat99@gmail.com

## ABSTRACT
The  development  of  electric  car  technology  is  currently  increasing  a  lot  of  progress.  This represents an electric car is one alternative to  future vehicles using  battery energy to  move it. But now there are many weaknesses in special electric cars in Indonesia. One of them is battery charging that can be  said  to  be  ineffective.  When  the  battery  in  this  electric  car  consists  of  4  12V  batteries,  which  are equipped with 48V in the charging  process. The type of battery used is Battery Sealed Lead Acid where the battery is a sulfuric acid electrolyte rechargeable battery that cannot be stacked because this battery can be coagulated (thickened). In this system a boost  converter is used to  stabilize the voltage from the PLN that will  enter through the charger. Then  in menitoring  the charger, there needs to  be an Internet system  Object  or  an  abbreviation  of  IoT  for  convenience  whether  the  battery  is  full  or  not. And for  the microcontroller used is ESP32. In addition to this the IoT system can also calculate the efficiency of the charger for each charging. Related cell phone owners can monitor the battery via a smartphone or laptop connected to the internet.
Kata kunci: Bms, Electric Vehicle, ESP 32

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  mobil  listrik  saat  ini  mengalami  banyak  kemajuan.  Ini  disebabkan mobil  listrik merupakan salah  satu  alternatif  pada kendaraan masa depan menggunakan energi  baterai untuk menggerakannya. Tetapi saat ini banyak terdapat kelemahan mobil listrik khususnya di Indonesia. Salah  satunya  pengisian  daya  batrei  yang  dapat  diakatakan  belum  efektif.  Adapun  baterai  pada  mobil listrik  ini  terdiri  dari  4  baterai  12V  yang  yang  diserikan  menajadi  48V  dalam  proses  charging.  Jenis baterai yang digunakan yaitu Baterai Sealed Lead Acid dimana baterai ini merupakan baterai isi ulang elektrolit  asam  sulfat  yang  tidak  dapat  tumpah  dikarenakan  baterai  ini  dapat  dikoagulasi  (mengental). Pada  sistem  ini  digunakan  boost  converter  untuk  menstabilkan  tegangan  dari  PLN  yang  akan  masuk melalui  charger.  Kemudian  pada  monitoring  charger,  perlu  adanya  sistem  Internet  of  Things  atau singkatan dari IoT untuk mengawasi apakah baterai sudah penuh atau belum. Dan untuk mikrokontroller yang digunakan yaitu ESP32. Selain itu pada sistem IoT ini juga dapat menghitung seberapa keefisienan
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
charger  setiap  pengisiannya.  Sehingga  pemilik  mobil  listrik  dapat  memonitoring  pengisian  baterai melalui smartphone maupun laptop yang terhubung langusng ke internet.
Kata kunci:Bms, Kendaraan Listrk, ESP 32

## 1). PENDAHULUAN

## A. Latar  Belakang
Konservasi energi menjadi perhatian utama yang kini telah mempercepat langkah untuk merencanakan  dan  mengembangkan  teknologi  kendaraan  listrik.  Kendaraan  listrik  (EV) menawarkan emisi yang minim dan sistem transportasi yang efisien. Kendaraan listrik memiliki tujuan  untuk  menghasilkan  jangkauan  komersial  yang  layak,  kinerja  yang  efisien,  dan kenyamanan dengan keselamatan operasi yang andal. Perkembangan Electric Vehicle (EV) saat ini  bergantung  pada   berbagai  faktor  yang  memengaruhi  kemajuan  dan  implementasinya.  Oleh karena  itu,  EV  juga  menyediakan  sistem  transportasi  yang  inovatif  untuk  menggantikan kendaraan ICE konvensional. [1]–[3]
Karena  semakin  banyak  sistem  penyimpanan  energi  berbasis  baterai  yang  besar terintegrasi  dalam jaringan tenaga listrik, maka perlu  untuk menyelaraskan kata-kata dari  dunia baterai  dan  dunia  sistem  tenaga,  untuk  mencapai  pemahaman  yang  sama.  Dalam  hal  ini  artikel ini  menyajikan  nilai  isi  baterai  yang  berbeda  dan  hubungannya  satu  sama  lain.  Pengoperasian baterai  biasanya  menyebabkan  perubahan  muatan  listrik  atau  kandungan  energi  baterai. Berdasarkan model baterai yang disederhanakan, nilai dasar yang diperlukan untuk menjelaskan pengoperasian  baterai  dijelaskan.  Kemudian  nilai  referensi  dan  beberapa  kriteria  penerimaan untuk  baterai  dan  sel  sekunder  ditentukan.  Juga  nilai-nilai  yang menjelaskan  kandungan  energi yang  dapat  digunakan  terbatas  yang  disebabkan  oleh  pembatasan  operasional  disediakan.  Agar sedekat  mungkin  dengan  definisi  yang  ada  dan  aplikasi  praktis,  perhatian  diambil  agar  sesuai dengan  standar  saat  ini  sedapat  mungkin  dalam  artikel  ini.  Kumpulan  definisi  baterai  yang konsisten  dapat  digunakan  untuk  desain  sistem  penyimpanan  baterai  yang  disepakati  dan memberikan opsi untuk kriteria kinerja baterai.[5]
Meskipun baterai adalah teknologi yang cukup tua dan pada prinsipnya terkenal, masih tidak  selalu  ada  pemahaman  yang  sama  tentang  karakteristik  dan  nilai referensi  sel  primer  dan sekunder,  baterai  dan  sistem  baterai.  Terutama  karena  sistem  baterai  besar  semakin  menarik sebagai solusi penyimpanan stasioner untuk sistem tenaga listrik selain nilai-nilai terkenal seperti kapasitas dalam ampere-jam dan C-rate juga nilai-nilai listrik khas seperti energi dan daya harus
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
disediakan  oleh  integrator  sistem.  Oleh  karena  itu  artikel  ini  memberikan  gambaran  tentang beberapa karakteristik dan nilai referensi dari sistem baterai, sel primer dan sekunder.[5] Namun  di  antara  jenis  kendaraan  listrik  lainnya, Battery  Electric  Vehicle (BEV)  memberikan kepadatan  energi  yang tinggi,  yang  merupakan  solusi  ideal  untuk  mengurangi  konsumsi  energi dan emisi gas di sektor transportasi. Namun, ada beberapa tantangan. Misalnya, kebutuhan akan energy  storage  system (ESS)  dengan  kinerja  tinggi  yang  memenuhi  permintaan  daya  selama percepatan dan memulihkan energi secara efisien selama perlambatan tanpa mempengaruhi masa pakai dan efisiensinya[6].
Adapun  pada  usulan  penelitian  tugas  akhir  ini  penulis  akan  berfokus  pada  model manajemen  daya  berbasis  logika  fuzzy  yang  memperhitungkan  beban  motor  BLDC  ( Brushless Direct  Current )  800  Watt  dan  SOC  ( State  of  Charge )  pada  baterai  EV.  Logika  Fuzzy  dipilih karena mampu menentukan kapan energi disimpan atau dilepaskan tergantung pada status SOC baterai, sehingga dapat meningkatkan efisiensi sistem secara keseluruhan.

## B. RUMUSAN MASALAH
Sriwijaya Electric Car (SECA) merupakan kendaraan listrik yang memanfaatkan baterai sebagai sumber  energi  utamanya.  Namun,  terdapat  beberapa  kekurangan  yang  sulit  untuk  diabaikan. Diantaranya  belum  adanya  suatu  manajemen  daya  baterai  yang  optimal,  sehingga  berpengaruh terhadap  waktu  pemakaian  dan  jarak  tempuh  SECA.  Untuk  itu,  diperlukan  manajemen  daya baterai  EV,  yang  mampu  meminimalisir  travel  cost  dan  memaksimalkan  jarak  tempuh  EV khususnya SECA.

## C. BATASAN MASALAH
Batasan masalah pada penelitian kali ini antara lain adalah:
1. Implementasi manajemen daya pada baterai lead acid 48 volt, 30Ah.
2. Analisa hasil  pengujian manajemen daya menggunakan metode fuzzy logic.
3. Model manajemen daya tanpa mempertimbangkan tingkat SOC baterai.

## D. TUJUAN PENELITIAN
1 .  Memaksimalkan  penggunaan  dan  mengurangi  energi  yang  terbuang  pada  baterai,sehingga meningkatkan efisiensi penggunaan energi baterai pada Battery Electric Vehicle (BEV) SECA
2.  Mengimplementasikan  logika  fuzzy  sebagai  metode  analisa  manajemen  daya  pada Battery Electric Vehicle (BEV) SECA
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA
DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62

## 2). METODOLOGI PENELITIAN

## A. KerangkaPenelitian
Penelitian  tugas  akhir  ini  dibagi  dalam  4  tahap,  yaitu  tahap  persiapan  umum,  pembuatan  alat, pengujian alat, serta evaluasi. Diagram alir penelitian tugas akhir dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## B. Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dalam  semua  perancangan elektrikal.  Cara  kerja  keseluruhan  alat  yang  akan  dibuat  dapat  dilihat  pada  diagram  blok sehingga kesuluruhan diagram blok akan menghasilkan suatu sistem yang dapat difungsikan atau dapat  bekerja.  Gambar  3.2  merupakan  blok  diagram  keseluruhan  dari  kendaraan  listrik  SECA. Namun pada penelitian berikut penulis hanya akan membahas mengenai manajemen daya baterai EV untuk motor BLDC, dimana sistem akan mengatur besar arus yang di alirkan ke setiap driver motor. Gambar 3.3 merupakan blok diagram dari sistem manajemen daya baterai EV.
.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
Gambar 3. 1 Diagram Blok EV Secara Keseluruhan
Gambar 3. 2 Blok Diagram Sistem Manajemen Daya Baterai EV

## C. PerancanganElektronik
Perancangan rangkaian elektrikal merupakan proses pembuatan rangkaian, pengkabelan ( wiring  diagram ),  serta  layout  PCB.  Pembuatan  rangkaian  menggunakan  aplikasi  Livewire.
Gambar  3.4  merupakan  skematik  rangkaian  elektrikal  dari  sistem  manajemen  daya  baterai  EV. Rangkaian  elekrikal  ini  memuat  rangkaian  pembagi  arus,  dengan  tujuan  untuk  mengatur  arus yang mengalir ke setiap driver motor BLDC. Rangkaian pembagi arus pada dasarnya berupa dua atau  lebih  resistor  yang  disusun  secara  parallel,  sehingga  besar  arus  yang  mengalir  pada  setiap cabang  akan  berbeda  sedangkan  besar  tegangannya  tetap.  Berikut  merupakan  perhitungan  nilai resistor untuk rangkaian pembagi arus:
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA
DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
𝑉 𝑏𝑎𝑡𝑡 = 48 𝑉
𝑃 1 = 800 𝑊𝑎𝑡𝑡
𝑃 2 =   𝑃 3 = 350 𝑊𝑎𝑡𝑡
Besar arus yang mengalir pada cabang pertama 𝐼 1 = 𝑃 1 𝑉 𝑏𝑎𝑡𝑡
𝐼 1 = 800 48 =16.6 A
Nilai resistor yang di pasang pada cabang pertama 𝑅 𝑃1 = 𝑉 𝑏𝑎𝑡𝑡 𝐼 1
𝑅 𝑃1 = 48 16.6 = 2.89 
Nilai resistor pengganti 𝑅 𝑃1 = 𝑅 1 //𝑅 2 //𝑅 3 𝑅 𝑃1 = 4.7  //15  //15 
Besar arus yang mengalir pada cabang kedua 𝐼 2.3 = 𝑃 2.3 𝑉 𝑏𝑎𝑡𝑡
𝐼 2.3 = 350
48 = 7.3 𝐴
Nilai resistor yang di pasang pada cabang kedua 𝑅 𝑃2.3 = 𝑉 𝑏𝑎𝑡𝑡 𝐼 2.3
𝑅 𝑃2.3 = 48 7.3 = 6.57 
Nilai resistor pengganti 𝑅 𝑃2.3 = 𝑅 1 //𝑅 2 //𝑅 3 𝑅 𝑃2.3 = 56  //15  //15 
Gambar 3. 3 Skematik Rangkaian Pembagi Arus pada Motor BLDC
D. Prinsip Kerja Sistem
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA

## DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
Pada  kendaraan  listrik  SECA,  baterai  Lead  Acid  48  V/30  Ah  digunakan  untuk mengaktifkan  sistem,  termasuk  motor  BLDC.  Tiga  buah  motor  BLDC  yang  masing-masing memiliki daya sebesar 800 W, 350 W, dan 350 W di control oleh tiga buah driver motor dengan tegangan input sebesar 48 V serta spesifikasi daya masing-masing sebesar 1000 W, 500 W, dan 500 W dengan tujuan agar tidak terjadi panas berlebih yang disebabkan oleh driver motor yang bekerja  pada  ambang  batas  maksimum  nya.Namun  hal  tersebut  dinilai  tidak  efisien  pada penggunaan  daya  baterai,  karena  akan  terdapat  daya  yang  tidak  terpakai  pada driver motor.
Untuk  itu  dibuatlah  suatu  manajemen  daya  baterai  dengan  memanfaatkan  modul Battery Management  System (BMS)  yang  memiliki  fitur  proteksi  dari  kerusakan  yang  mungkin disebabkan oleh over-charge , over-discharge , over current , dan short circuit .
Selain itu, digunakan rangkaian pembagi arus, dengan tujuan utama untuk mengurangi lonjakan arus sekaligus untuk mengatur besar arus yang masuk ke driver motor, yang kemudian akan  berimbas  pada  daya  masukan  setiap driver motor.  Dimana  dengan  besar  tegangan  input tetap pada 48 V, setiap driver motor hanya akan mendapatkan besar masukan daya yang sesuai kebutuhan  nya  untuk  mengaktifkan  motor  BLDC.  Dengan  demikian,  penggunaan  daya  baterai akan lebih efisien tanpa membuat driver motor bekerja pada ambang batas maksimumnya.

## E. Diagram Alir Sistem
Cara  kerja  suatu  program  atau  perangkat  lunak  dari  suatu  alat  dapat  digambarkan  melalui flowchart dari awal mulai sistem manajemen daya baterai EV diaktifkan hingga mencapai titik akhir yang  diinginkan. Flowchart merupakan  bentuk  alir  dari  diagram  blok  yang  merupakan  bagian penting  dalam  perencanaan  perancangan  suatu  alat.  Cara  kerja  alat  yang  dibuat  dapat  dilihat  pada flowchart yang  akan  menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat  bekerja.  Gambar  3.5  merupakan flowchart dari sistem manajemen daya baterai EV.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA
DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
Gambar 3. 4Flowchart Sistem Manajemen Daya Baterai EV

## F. Metode Pengolahan Data
Gambar 3. 5 Tampilan sciFLT pada Scilab
Setelah  data  dikumpulkan  melalui  pengukuran  pada  sistem  menggunakan  instrumen  yang telah  ditetapkan,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pengolahan  data.  Pengolahan  data difungsikan untuk mempermudah dalam pembuatan analisa. Adapun metode pengolahan data yang di gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah fuzzy  logic dengan  bantuan  fungsi  sciFLT  yang  terdapat  pada Scilab  seperti  yang  ditampilkan  Gambar  3.  6  digunakan  untuk  perancangan fuzzy  logic  controller . sciFLT  adalah Fuzzy  Logic  Toolbox untuk  scilab. Toolbox ini  ditulis  dalam  bahasa  campuran  C,
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
Fortran, TK/TCL dan Kode scilab, dimana sciFLT sepenuhnya diuji  di  bawah Windows dan Linux menggunakan  Scilab  3.0,  serta  bekerja  dengan  sistem  logika  fuzzy  Mamdani  dan  Sugeno.  Adapun beberapa fitur yang tersedia pada sciFLT antara lain:
– Dukungan XCOS: Fungsi anggota, S-Norm, T-Norm, Pelengkap Fuzzy Logic System (FLS) termasuk palet didukung.
– Kelas S-Norm  yang didukung: Dubois-Prade, Yager, Drastic sum, Einstein sum, Algebraic sum, Maximum.
– Kelas  T-Norm  yang  didukung:  Dubois-Prade,  Yager,  Drastic  product,  Einstein  product, Algebraic product, Minimum.
– Kelas Pelengkap yang didukung: One, Yager, Dubois.
– Fungsi Anggota: Segitiga, Trapesium, Gaussian, Extended Gaussian, Sigmoidal, Product of two Sigmoidal, Difference of two sigmoidal, S-Shaped, Z-Shaped, Pi-Shaped.
– Pengelompokan: C-Means, Pengelompokan substraktif.
Optimasi FLS: optfls01.

## 3). HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Pengujian
Bab berikut akan memuat hasil dari pengujian dan analisa dari  sitem  manajemen daya baterai  kendaraan  listrik.  Implementasi  baterai  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  4 buah  baterai  Lead  Acid  yang  dipasang  secara  seri,  dengan  tegangan  kerja  48V,  dan  kapasitas sebesar  30  Ah.  Pengamatan  efisiensi  dari  sistem  manajemen  daya  baterai  dilakukan  pada  saat proses pengosongan ( discharge ) dengan beban berupa motor BLDC 350 dan 800 Watt. Pada bab berikut  juga  menampilkan  hasil  pengujian  modul  sensor  PZEM-017  yang  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  arus,  tegangan,  dan  daya  yang  akurat  pada  proses discharge ,  mengingat parameter tersebut sangat penting dalam pengujian efisiensi dari sistem manajemen baterai yang rancang.

## B. Pengujian Model Manajemen Daya Terhadap Efisiensi Penggunaan   Energi Baterai
Pengujian  model  manajemen  daya  terhadap  efisiensi  penggunaan  energi  baterai  dilakukan dengan  cara  membandingkan  hasil  pengukuran  tegangan,  arus  dan  daya  baterai  dengan  dan  tanpa sistem manajemen daya. Data yang di dapat dari hasil pengukuran tersebut kemudian dihitung besar
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
energi  yang terbuang dengan cara mengurangkan besar energi  terukur dengan energi referensi  dari motor BLDC.
𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 =   𝑾 𝒕 ̅̅̅̅ −  𝑾 𝒓𝒆𝒇
𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = (𝑷 𝒕 ̅̅̅ × 𝒕) − (𝑷 𝒓𝒆𝒇 × 𝒕)
dimana  W  merupakan  Energi  listrik,  P  merupakan  daya  listrik,  sedangkan  t  menunjukkan waktu.  Selain  besar  energi  yang  terbuang,  dihitung  pula  besar  selisih  ( error )  antara  arus  terukur dengan arus referensi dari rangkaian pembagi arus, yakni 16.6 A untuk motor BLDC 800 Watt dan 7.3 A untuk motor BLDC 350 Watt.
Berikut  merupakan  data  hasil  pengukuran  tegangan,  arus,  dan  daya  dari  baterai  yang digunakan  untuk  mengaktifkan  motor  BLDC  selama  55  menit.  Tabel  4.1  dan  4.2  masing-masing menampilkan data untuk motor BLDC 800 Watt tanpa manajemen daya dan dengan menggunakan manajemen  daya.  Sedangkan  Tabel  4.3  dan  4.4  menampilkan  data  untuk  motor  BLDC  350  Watt tanpa manajemen daya dan dengan menggunakan sistem manajemen daya.
Tabel 4. 1 Data Motor BLDC 800 Watt Tanpa Manajemen Daya
Tabel 4. 2 Data Motor BLDC 800 Watt Menggunakan Manajemen Daya
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
∴ 𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = (𝟖𝟒𝟓. 𝟑𝟐𝟗 × 𝟓𝟓) − (𝟖𝟎𝟎 × 𝟓𝟓) 𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = 𝟐, 𝟒𝟗𝟑. 𝟎𝟗𝟓 Joule
Tabel 4. 3 Data Motor BLDC 350 Watt Tanpa Manajemen Daya
∴ 𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = (𝟓𝟓𝟓. 𝟓𝟒𝟐 × 𝟓𝟓) − (𝟑𝟓𝟎 × 𝟓𝟓) 𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = 𝟏𝟏, 𝟑𝟎𝟒. 𝟖𝟏 Joule
Waktu (Menit) Tegangan
(V) Arus (A) Daya (Watt) 0 50.27 0.51 25.6377 1 49.89 10.32 514.864 2 49.67 11.34 563.257 3 49.42 11.58 572.283 4 49.1 11.58 568.567 5 48.86 11.6 566.776 6 48.58 11.62 564.499 7 48.37 11.66 563.994 8 48.23 11.66 562.361 9 48.14 11.67 561.7938 10 48.02 11.7 561.834 𝑷 ̅ 𝒕 = 𝟓𝟓𝟓. 𝟓𝟒𝟐 Watt
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA

## DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
Tabel 4. 4 Data Motor BLDC 350 Watt Menggunakan Manajemen Daya Waktu (Menit) Tegangan (V) Arus (A) Daya (Watt) Selisih Arus (A) 0 50.3 0.51 25.653 0.309 1 50.07 7.57 379.274 0.27 2 49.87 7.544 376.25 0.244 3 49.52 7.491 370.987 0.191 4 49.33 7.462 368.146 0.162 5 49.14 7.434 365.316 0.134 6 48.91 7.399 361.904 0.099 7 48.69 7.366 358.655 0.066 8 48.49 7.335 355.715 0.035 9 48.35 7.314 353.664 0.014 10 48.17 7.287 351.036 -0.013
𝑷 ̅ 𝒕 = 𝟑𝟔𝟓. 𝟕𝟗𝟐 Watt 𝑰 𝒆𝒓𝒓𝒐𝒓 ̅̅̅̅̅̅̅ =
0.137364
∴ 𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = (𝟑𝟔𝟓. 𝟕𝟗𝟐 × 𝟓𝟓) − (𝟑𝟓𝟎 × 𝟓𝟓)
𝑾 𝒍𝒐𝒔𝒔 = 𝟖𝟔𝟖. 𝟓𝟔 Joule
Dari  keempat  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  penurunan  jumlah  energi  yang terbuang  sebesar  90.18%  dalam  55  menit  untuk  motor  BLDC  800  Watt  dari  W loss awal  sebesar 25,411.045  Joulemenjadi  2,493.095  Joule  pada  saat  menggunakan  sistem  manajemen  daya. Sedangkan untuk  motor BLDC 350 Watt terdapat  penurunan jumlah energi  yang terbuang sebesar 92.31%  dari  W loss awal  sebesar  11,304.81  Joule  menjadi  868.56  Joule  pada  saat  menggunakan sistem  manajemen  daya.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  besar  arus  yang  mengalir  dari  baterai  ke kontroler  motor  BLDC  di  kurangi  oleh  rangkaian  pembagi  arus,  sehingga  berdampak  pada  besar daya dan energi listriknya.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
Meski  demikian,  masih  terdapat  selisih  antara  arus  terukur  dengan  arus  referensi  yakni dengan rata-rata sebesar 0.587909 untuk motor BLDC 800 Watt dan sebesar 0.137364 untuk motor BLDC 350 Watt. Hal tersebut dikarenakan tegangan referensi yang digunakan pada saat perhitungan arus  keluaran  dari  rangkaian  pembagi  arus  adalah  sebesar  48  V,  sedangkan  pada  proses  pengujian kondisi tegangan output baterai bervariasi tergantung besar SOC dan DOD baterai (tidak tetap).
Gambar  4.1  dan  4.2  menampilkan  grafik  perbandingan  besar  daya  terukur  untuk  masing- masing motor BLDC 800 dan 350 Watt sebelum dan setelah dimanajemen.
Gambar 4. 1 Grafik Perbandingan Daya Terukur untuk Motor BLDC 800 Watt
Gambar 4. 2 Grafik Perbandingan Daya Terukur untuk Motor BLDC 350 Watt
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62

## C. Analisa Model Manajemen Daya Baterai Menggunakan Logika Fuzzy
Untuk mendapatkan analisa dari metode logika fuzzy yang digunakan, dicari membership degree dari setiap nilai input seperti yang dimuat pada Tabel 4.5 dan 4.6.
Arus Baterai (A) 𝝁 𝑽𝑳 𝝁 𝑳 𝝁 𝑯 𝝁 𝑽𝑯 26 1 0 0 0 26.2 0.8 0 0 0 26.4 0.6 0 0 0 26.6 0.4 0.1 0 0 26.8 0.2 0.3 0 0 27 0 0.5 0 0 27.2 0 0.7 0 0 27.4 0 0.9 0 0 27.6 0 0.9 0 0 27.8 0 0.7 0 0 28 0 0.5 0 0
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
28.2 0 0.3 0.2  0 28.4 0 0.1 0.4  0 28.6 0 0 0.6  0 28.8 0 0 0.8  0 29 0 0 1 0 30 0 0 0 0.5 30.2 0 0 0 0.7 30.4 0 0 0 0.9
Tabel 4. 5 Derajat Keanggotaan Input Arus Driver
Arus Driver (A) 𝝁 𝑽𝑳 𝝁 𝑳 𝝁 𝑯 𝝁 𝑽𝑯 7.5 1 0 0 0 8 0.75  0 0 0 8.5 0.5 0 0 0 9 0.25  0.03 0 0 9.5 0 0.365  0 0 10 0 0.7 0 0 10.5 0 0.965  0 0 11 0 0.63 0 0 11.5 0 0.295  0 0 12 0 0 0 0 12.5 0 0 0.375  0
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA
DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
13 0 0 0.71 0 13.5 0 0 0.955  0 14 0 0 0.62 0 14.5 0 0 0.285  0 15 0 0 0 0.25 15.5 0 0 0 0.5 16 0 0 0 0.75 16.5 0 0 0 1 Tabel 4. 6 Derajat Keanggotaan Input Tegangan Tegangan Baterai = Tegangan Driver 𝝁 𝑽𝒆𝒓𝒚𝑳𝒐𝒘 𝝁 𝑳𝒐𝒘 𝝁 𝑯𝒊𝒈𝒉 𝝁 𝑽𝒆𝒓𝒚𝑯𝒊𝒈𝒉 47 1 0 0 0 47.2 0.8 0 0 0 47.4 0.6 0 0 0 47.6 0.4 0.1 0 0 47.8 0.2 0.3 0 0 48 0 0.5 0 0 48.2 0 0.7 0 0 48.4 0 0.9 0 0 48.6 0 0.9 0 0 48.8 0 0.7 0 0 49 0 0.5 0 0
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
49.2
0 0.3 0.2 0 49.4 0 0.1 0.4 0 49.6 0 0 0.6 0 49.8 0 0 0.8 0 50 0 0 1 0 50.2 0 0 0.8 0 50.4 0 0 0.6 0 50.6 0 0 0.4 0.1 50.8 0 0 0.2 0.3 51 0 0 0 0.5 51.2 0 0 0 0.7 51.4 0 0 0 0.9
Selanjutnya  dilakukan inference  clipping dengan  sampel  derajaat  keanggotaan  tertentu, sehingga didapat nilai sebagai berikut:
Tabel 4. 7Infrence Clipping Input dan Output Sistem Manajemen Daya
No Input Output µ arus µ tegangan µ daya R1 Very Low (1) Very Low (0.8) Very Low (0.8) R2 Very Low (0.75)  Low (0.1) Very Low (0.1) R3 Very Low (0.5) High (0.2) Low(0.2) R4 Very Low (0.25)  Very High (0.1)  Very High (0.1) R5 Low (0.1) Very Low (0.6) Very Low (0.1)
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
R6 Low (0.3) Low (0.3) Very Low (0.3) R7 Low (0.5) High (0.4) Low (0.4) R8 Low (0.7) Very High (0.3)  Very High (0.3) R9 High (0.71) Very Low (0.4) Very Low (0.4) R10  High (0.62) Low (0.5) Low (0.5) R11  High (0.375) High (0.6) High (0.375) R12  High (0.285) Very High (0.7)  Very High (0.285) R13  Very High (0.3) Very Low (0.2) Low (0.2) R14  Very High (0.5) Low (0.7) Low (0.5) R15  Very High (0.7) High (0.4) High (0.4) R16  Very High (0.9) Very High (0.9)  Very High(0.9)
Dari Tabel 4.7 dapat di amati:
1. Jika  Arus  Very  Low  dengan  derajat  keanggotaan  0.5  dan  Tegangan  High  dengan  derajat keanggotaan 0.2, maka Daya Low dengan derajat keanggotaan 0.2.
2. Jika  Arus  Low  dengan  derajat  keanggotaan  0.7    dan  Tegangan    Very  High  dengan  derajat keanggotaan 0.3, maka Daya Very High dengan derajat keanggotaan 0.3.
3. Jika  Arus  High  dengan  derajat  keanggotaan  0.375  dan  Tegangan  High  dengan  derajat keanggotaan 0.6, maka Daya High dengan derajat keanggotaan 0.375.
4. Jika Arus Very High dengan derajat keanggotaan 0.9  dan Tegangan Very High dengan derajat keanggotaan 0.9, maka Daya Very High dengan derajat keanggotaan 0.9.
5. Dan seterusnya.
4). Kesimpulan
1. Terdapat penurunan jumlah energi yang terbuang sebesar 90.18% dalam 55 menit untuk motor BLDC  800  Watt  dari  W loss awal  sebesar  25,411.045  Joulemenjadi  2,493.095  Joule  pada  saat menggunakan sistem manajemen daya.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1
SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA

## DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
2.  Terdapat  penurunan  jumlah  energi  yang  terbuang  sebesar  92.31%  dari  W loss awal  sebesar 11,304.81  Joule  menjadi  868.56  Joule  untuk  motor  BLDC  350  Watt  pada  saat  menggunakan sistem manajemen daya.
3. Terdapat selisih antara arus terukur dengan arus referensi dengan rata-rata sebesar 0.587909A untuk  motor  BLDC  800  Watt  dan  sebesar  0.137364A  untuk  motor  BLDC  350  Watt.Untuk Analisa  dengan  metode  fuzzy  menggunakan inference  clipping ,  derajat  keanggotaan ( membership  degree )  untuk  output  daya  akan  disesuaikan  dengan  derajaat  keanggotaan  input dengan nilai terkecil.

## REFERENSI
[1] F. Profumo, Z. Zhang, and A. Tenconi, “Axial flux machines drives:  A new viable solution for electric  cars,” IEEE  Trans.  Ind.  Electron. ,  vol.  44,  no.  1,  pp.  39–45,  1997,  doi: 10.1109/41.557497.
[2] K. Sayed, A. G. Abo-Khalil, and A. S. Alghamdi, “Optimum resilient operation and control DC microgrid  based  electric  vehicles  charging  station  powered  by  renewable  energy  sources,” Energies , vol. 12, no. 22, 2019, doi: 10.3390/en12224240.
[3] W. Su, H. Eichi, W. Zeng, and M. Y. Chow, “A survey on the electrification of transportation in a smart  grid  environment,” IEEE  Trans.  Ind.  Informatics ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–10,  2012,  doi: 10.1109/TII.2011.2172454.
[4] I.  Ihsan  and  A.  wahyu  Aditya,  “Rancang  Bangun  Battery  Monitoring  System  (BMS)  berbasis LabVIEW,” JTT  (Jurnal  Teknol.  Terpadu) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  44–49,  2021,  doi: 10.32487/jtt.v9i1.972.
[5] H.  Rubenbauer  and  S.  Henninger,  “Definitions  and  reference  values  for  battery  systems  in electrical  power  grids,” J.  Energy  Storage ,  vol.  12,  pp.  87–107,  2017,  doi: 10.1016/j.est.2017.04.004.
[6] S. Hussain, M. U. Ali, G. S. Park, S. H. Nengroo, M. A. Khan, and H. J. Kim, “A real-time bi- adaptive  controller-based  energy  management  system  for  battery–supercapacitor  hybrid  electric vehicles,” Energies , vol. 12, no. 24, 2019, doi: 10.3390/en12244662.
[7] H.  J.  Bergveld    Kruijt,  Wanda  S.,  Notten,  P.  H.  L., Battery  management  systems :  design  by modelling . Dordrecht; Boston: Kluwer Academic, 2002.
[8] A.  Joseph  and  M.  Shahidehpour,  “BATTERY  STORAGE  SYSTEMS  IN ELECTRIC  POWER SYSTEMS Ami Joseph and Mohammad Shahidehpour,” pp. 1–8, 2006.
[9] R.  Dufo-López,  T.  Cortés-Arcos,  J.  S.  Artal-Sevil,  and  J.  L.  Bernal-Agustín,  “Comparison  of lead-acid  and  li-ion  batteries  lifetime  prediction  models  in  stand-alone  photovoltaic  systems,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 3, pp. 1–16, 2021, doi: 10.3390/app11031099.
[10] A. Das and A. Ganesh, “A study paper on power management in electrical devices using Zigbee
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
network,” Souvenir  2015  IEEE  Int.  Adv.  Comput.  Conf.  IACC  2015 ,  pp.  444–448,  2015,  doi: 10.1109/IADCC.2015.7154747.
[11] P. Ashkrof, G. Homem de Almeida Correia, and B. van Arem, “Analysis of the effect of charging needs  on  battery  electric  vehicle  drivers’  route  choice  behaviour:  A  case  study  in  the Netherlands,” Transp.  Res.  Part  D  Transp.  Environ. ,  vol.  78,  no.  December  2019,  p.  102206, 2020, doi: 10.1016/j.trd.2019.102206.
[12] M.  Yousefi,  A.  Hajizadeh,  and  M.  N.  Soltani,  “A  Comparison  Study  on  Stochastic  Modeling Methods for Home Energy Management Systems,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 15, no. 8, pp. 4799–4808, 2019, doi: 10.1109/tii.2019.2908431.
[13] A.  Geetha  and  C.  Subramani,  “A  significant  energy  management  control  strategy  for  a  hybrid source  EV,” Int.  J.  Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  4580–4585,  2019,  doi: 10.11591/ijece.v9i6.pp4580-4585.
[14] K. V. Singh, H. O. Bansal, and D. Singh, “Feed-forward modeling and real-time implementation of an intelligent fuzzy logic-based energy management strategy in a series–parallel hybrid electric vehicle  to  improve  fuel  economy,” Electr.  Eng. ,  vol.  102,  no.  2,  pp.  967–987,  2020,  doi: 10.1007/s00202-019-00914-6.
[15] Y.  Wang,  F.  Huang,  B.  Pan,  Y.  Li,  and  B.  Liu,  “Augmented  system  model-based  online collaborative  determination  of  lead–acid  battery  states  for  energy  management  of  vehicles,” Meas.  Control  (United  Kingdom) ,  vol.  54,  no.  1–2,  pp.  88–101,  2021,  doi: 10.1177/0020294020983376.
[16] M.  Yue,  S.  Jemei,  R.  Gouriveau,  and  N.  Zerhouni,  “Review  on  Health-Conscious  Energy Management  Strategies  for  Fuel  cell  Hybrid  Electric  Vehicles :  Degradation  Models  and Strategies,” 2019.
[17] T.  Teng,  X.  Zhang,  H.  Dong,  and  Q.  Xue,  “ScienceDirect  A  comprehensive  review  of  energy management optimization strategies for fuel cell passenger vehicle,” Int. J. Hydrogen Energy , no. xxxx, 2020, doi: 10.1016/j.ijhydene.2019.12.202.
[18] L.  Engbroks,  D.  Görke,  S.  Schmiedler,  T.  Gödecke,  B.  Beyfuss,  and  B.  Geringer,  “Combined energy and thermal management for plug-in  hybrid  electric vehicles  -analyses based on optimal control  theory,” IFAC-PapersOnLine ,  vol.  52,  no.  5,  pp.  610–617,  2019,  doi: 10.1016/j.ifacol.2019.09.097.
[19] F. A. Tiano, G. Rizzo, and D. Marra, “Design and Optimization of a Charging Station for Electric Vehicles  based  on  Compressed  Air  Energy  Storage,” IFAC-PapersOnLine ,  vol.  51,  no.  9,  pp. 230–235, 2018, doi: 10.1016/j.ifacol.2018.07.038.
[20] B. C. Chen, Y. Y. Wu, and H. C. Tsai, “Design and analysis of power management strategy for range extended electric vehicle using dynamic programming,” Appl. Energy , vol. 113, pp. 1764– 1774, 2014, doi: 10.1016/j.apenergy.2013.08.018.
[21] H. Hemi, J. Ghouili, and A. Cheriti, “Combination of Markov chain and optimal control solved by  Pontryagin’s  minimum  principle  for  a  fuel  cell/supercapacitor  vehicle,” Energy  Convers. Manag. , vol. 91, pp. 387–393, 2015, doi: 10.1016/j.enconman.2014.12.035.
[22] M.  Jha,  F.  Blaabjerg,  M.  A.  Khan,  V.  S.  B.  Kurukuru,  and  A.  Haque,  “Intelligent  control  of converter  for  electric  vehicles  charging  station,” Energies ,  vol.  12,  no.  12,  2019,  doi: 10.3390/en12122334.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
[23] P. Ponce, B. MacCleery, L. A. Soriano, M. García, V. Leví, and A. Molina, “Expanding electric vehicles  lifetime  in  power  electronic  stage  using  an  optimized  fuzzy  logic  controller,” Int.  J. Interact. Des. Manuf. , 2021, doi: 10.1007/s12008-021-00794-w.
[24] N.  Sulaiman,  M.  A.  Hannan,  A.  Mohamed,  P.  J.  Ker,  E.  H.  Majlan,  and  W.  R.  Wan  Daud, “Optimization  of  energy  management  system  for  fuel-cell  hybrid  electric  vehicles:  Issues  and recommendations,” Appl.  Energy ,  vol.  228,  no.  July,  pp.  2061–2079,  2018,  doi: 10.1016/j.apenergy.2018.07.087.
[25] P.  Wang,  D.  Wang,  C.  Zhu,  Y.  Yang,  H.  M.  Abdullah,  and  M.  A.  Mohamed,  “Stochastic management  of  hybrid  AC/DC  microgrids  considering  electric  vehicles  charging  demands,” Energy Reports , vol. 6, pp. 1338–1352, 2020, doi: 10.1016/j.egyr.2020.05.019.
[26] P.  Tejaswini  and  P.  Sivraj,  “Artificial  intelligence  based  state  of  charge  estimation  of  Li-ion battery  for  EV  applications,” Proc.  5th  Int.  Conf.  Commun.  Electron.  Syst.  ICCES  2020 ,  no. Icces, pp. 1356–1361, 2020, doi: 10.1109/ICCES48766.2020.09137999.
[27] M.  Stighezza,  V.  Bianchi,  and  I.  De  Munari,  “FPGA  Implementation  of  an  Ant  Colony Optimization  Based  SVM  Algorithm  for  State  of  Charge  Estimation  in  Li-Ion  Batteries,” Energies , vol. 14, no. 21, 2021, doi: 10.3390/en14217064.
[28] X.  Li,  Y.  Wang,  D.  Yang,  and  Z.  Chen,  “Adaptive  energy  management  strategy  for  fuel cell/battery hybrid  vehicles using  Pontryagin’s Minimal Principle,” J.  Power  Sources ,  vol.  440, no. August, p. 227105, 2019, doi: 10.1016/j.jpowsour.2019.227105.
[29] D. Zhou, A. Al-Durra, I. Matraji, A. Ravey, and F. Gao, “Online Energy Management Strategy of Fuel  Cell  Hybrid  Electric  Vehicles:  A  Fractional-Order  Extremum  Seeking  Method,” IEEE Trans. Ind. Electron. , vol. 65, no. 8, pp. 6787–6799, 2018, doi: 10.1109/TIE.2018.2803723.
[30] R. T. Meyer, R. A. Decarlo, and S. Pekarek, “Hybrid Model Predictive Power Management of a Battery-Supercapacitor  Electric  Vehicle,” Asian  J.  Control ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  150–165,  2016, doi: 10.1002/asjc.1259.
[31] F. Jin, M. Wang, and C. Hu, “A fuzzy logic based power management strategy for hybrid energy storage system in  hybrid  electric vehicles considering  battery degradation,” 2016  IEEE  Transp. Electrif. Conf. Expo, ITEC 2016 , 2016, doi: 10.1109/ITEC.2016.7520207.
[32] S. K. Jha, A. K. Yadav, and P. Gaur, “Power management for electric vehicle with PID and Fuzzy logic controllers,” Proc. Int. Conf. Electron. Commun. Aerosp. Technol. ICECA 2017 , vol. 2017- Janua, no. April 2017, pp. 56–61, 2017, doi: 10.1109/ICECA.2017.8212731.
[33] C.  H.  Swetha,  N.  S.  Jayalakshmi,  K.  M.  Bhargavi,  and  P.  B.  Nempu,  “Control  Strategies  for Power Management of PV/Battery System with Electric Vehicle,” 2019 IEEE Int. Conf. Distrib. Comput.  VLSI,  Electr.  Circuits  Robot.  Discov.  2019  -  Proc. ,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.1109/DISCOVER47552.2019.9008082.
[34] H.  Saleeb,  K.  Sayed,  A.  Kassem,  and  R.  Mostafa,  “Power  management  strategy  for  battery electric  vehicles,” IET  Electr.  Syst.  Transp. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  65–74,  2019,  doi:  10.1049/iet- est.2018.5026.
[35] N.  P.  Reddy,  D.  Pasdeloup,  M.  K.  Zadeh,  and  R.  Skjetne,  “An  Intelligent  Power  and  Energy Management  System  for  Fuel  Cell/Battery  Hybrid  Electric  Vehicle  Using  Reinforcement Learning,” ITEC  2019  -  2019  IEEE  Transp.  Electrif.  Conf.  Expo ,  2019,  doi: 10.1109/ITEC.2019.8790451.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
[36] M. Giliberto, F. Arena, and G. Pau, “A fuzzy-based solution for optimized management of energy consumption  in  e-bikes,” J.  Wirel.  Mob.  Networks,  Ubiquitous  Comput.  Dependable  Appl. ,  vol. 10, no. 3, pp. 45–64, 2019, doi: 10.22667/JOWUA.2019.09.30.045.
[37] S.  Hussain,  M.  A.  Ahmed,  and  Y.  C.  Kim,  “Efficient  Power  Management  Algorithm  Based  on Fuzzy Logic Inference for Electric Vehicles Parking Lot,” IEEE Access , vol. 7, pp. 65467–65485, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2917297.
[38] Q.  Zhang,  L.  Wang,  G.  Li,  and  Y.  Liu,  “A  real-time  energy  management  control  strategy  for battery  and  supercapacitor  hybrid  energy  storage  systems  of  pure  electric  vehicles,” J.  Energy Storage , vol. 31, no. July, p. 101721, 2020, doi: 10.1016/j.est.2020.101721.
[39] S. Pietrosanti, F. Alasali, and W. Holderbaum, “Power management system for RTG crane using fuzzy  logic  controller,” Sustain.  Energy  Technol.  Assessments ,  vol.  37,  no.  January,  p.  100639, 2020, doi: 10.1016/j.seta.2020.100639.
[40] Y.  Kim,  M.  Figueroa-Santos,  N.  Prakash,  S.  Baek,  J.  B.  Siegel,  and  D.  M.  Rizzo,  “Co- optimization  of  speed  trajectory  and  power  management  for  a  fuel-cell/battery  electric  vehicle,” Appl. Energy , vol. 260, no. May 2019, p. 114254, 2020, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.114254.
[41] R. Araria, A. Berkani, K. Negadi, F. Marignetti, and M. Boudiaf, “Performance analysis of DC- DC  converter  and  DTC  based  fuzzy  logic  control  for  power  management  in  electric  vehicle application,” J. Eur. des Syst. Autom. , vol. 53, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.18280/jesa.530101.
[42] A. K. Gautam, M. Tariq, J. P. Pandey, and K. S. Verma, “Optimal power management strategy of regenerative braking using fuzzy logic controller for BLDC Motor-Driven E-Rickshaw,” J. Intell. Fuzzy Syst. , pp. 1–10, 2021, doi: 10.3233/jifs-189774.
[43] C. Abdeselem, A. Othmane, G. Brahim, S. M. Amine, H. Oussama, and H. M. Amine, “Power management  strategy  based  sugeno  fuzzy  logic  rules  in  an  electric  wheelchair,” Int.  J.  Power Electron.  Drive  Syst. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  1187–1195,  2021,  doi:  10.11591/ijpeds.v12.i2.pp1187- 1195.
[44] S.  M.  Arif,  T.  T.  Lie,  B.  C.  Seet,  S.  Ayyadi,  and  K.  Jensen,  “Review  of  electric  vehicle technologies,  charging  methods,  standards  and  optimization  techniques,” Electron. ,  vol.  10,  no. 16, pp. 1–21, 2021, doi: 10.3390/electronics10161910.
[45] S. Bozhkov, “Structure of the Model of Hybrid Electric Vehicle Energy Efficiency,” vol. 79, no. 3, pp. 76–79, 2021.
[46] M.  Ehsani,  K.  V.  Singh,  H.  O.  Bansal,  and  R.  T.  Mehrjardi,  “State  of  the  Art  and  Trends  in Electric  and  Hybrid  Electric  Vehicles,” Proc.  IEEE ,  vol.  109,  no.  6,  pp.  967–984,  2021,  doi: 10.1109/JPROC.2021.3072788.
[47] C. Mahmoudi, A. Flah, and L. Sbita, “2014 International Conference on Electrical Sciences and Technologies in Maghreb, CISTEM 2014,” 2014 Int. Conf. Electr. Sci. Technol. Maghreb, Cist. 2014 , p. 1088, 2014.
[48] P.  Nieuwenhuis,  L.  Cipcigan,  and  H.  B.  Sonder, The  electric  vehicle  revolution .  Elsevier  Ltd, 2020.
[49] “Dictionary of Energy,” vol. 737, no. 1991, p. 20110825, 2012, doi: 10.1016/B978-0-08-096811- 7.50002-0.
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
[50] M.  C.  Kocer et  al. , “Assessment of battery storage technologies for a Turkish power network,” Sustain. , vol. 11, no. 13, 2019, doi: 10.3390/su11133669.
[51] K.  S.  Boparai  and  R.  Singh, Electrochemical  Energy  Storage  Using  Batteries,  Superconductors and Hybrid Technologies . Elsevier Ltd., 2020.
[52] Syafii,  Y.  Mayura,  and  A.  El  Gazaly,  “Characteristics  of  lead-acid  battery  charging  and discharging against residential load in tropical area,” 2019 16th Int. Conf. Qual. Res. QIR 2019 - Int. Symp. Electr. Comput. Eng. , pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/QIR.2019.8898277.
[53] R.  Article,  “A  brief  review  on  key  technologies  in  the  battery  management  system  of  electric vehicles,” 2018.
[54] J. McDowall, “Batteries | Parallel and Series Connections,” Encycl. Electrochem. Power Sources , pp. 499–509, 2009, doi: 10.1016/B978-044452745-5.00850-9.
[55] T. H. Wang and Y. W. P. Hong, “Learning-based energy management policy with battery depth- of-discharge  considerations,” 2015  IEEE  Glob.  Conf.  Signal  Inf.  Process.  Glob.  2015 ,  pp.  992– 996, 2016, doi: 10.1109/GlobalSIP.2015.7418346.
[56] Wikipedia, “Sensor,” 2022.
[57] “PZEM-003 / 017 DC communication module,” Solar - Thailand.
[58] D. Ibrahim, “Chapter 1 - Introduction,” D. B. T.-A.-B. microcontroller projects using M. Ibrahim, Ed. Newnes, 2019, pp. 1–7.
[59] M.  Gaudenzi  Asinelli,  M.  Serra  Serra,  J.  Molera  Marimòn,  and  J.  Serra  Espaulella,  “The smARTS_Museum_V1:  An  open  hardware  device  for  remote  monitoring  of  Cultural  Heritage indoor environments,” HardwareX , vol. 4, 2018, doi: 10.1016/j.ohx.2018.e00028.
[60] T. Qiang, G. Guangling, L. Hai, C. Lina, and W. Han, “Nodemcu-based Low-cost Smart Home Node  Design,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  435,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1757- 899X/435/1/012013.
[61] A.  Freund,  “Relay,” EC  M  Electr.  Constr.  Maint. ,  vol.  86,  no.  1,  pp.  79–85,  134,  1987,  doi: 10.1002/9781119819035.ch5.
[62] M. Xie, “Relay Channel,” pp. 1–8, 2003.
[63] M. Bates, Power Outputs . Elsevier Ltd, 2014.
[64] M.  S.  Wang,  S.  C.  Chen,  and  C.  H.  Shih,  “Speed  control  of  brushless  DC  motor  by  adaptive network-based  fuzzy  inference,” Microsyst.  Technol. ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  33–39,  2018,  doi: 10.1007/s00542-016-3148-0.
[65] Z.  Wang,  H.  Jin,  J.  Guo,  J.  Su,  and  M.  Wang,  “Research  on  Control  System  of  Three-phase Brushless DC Motor for Electric Vehicle,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 274, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1757-899X/274/1/012016.
[66] R. Gambhir and A. K. Jha, “Brushless DC Motor :  Construction and Applications,” Int.  J.  Eng. Sci. , vol. 2, no. 5, pp. 72–77, 2013.
[67] N.  Chaker,  I.  Ben  Salah,  S.  Tounsi,  and  R.  Neji,  “Design  of  Axial-Flux  Motor  for  Traction Application,” J.  Electromagn.  Anal.  Appl. ,  vol.  01,  no.  02,  pp.  73–84,  2009,  doi:
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id
Rizki  Alhidayat 1

## SISTEM MANAJEMEN BATERY UNTUK APLIKASI PENGISIAN BATERY KENDARAAN LISTRIK SECA
DENGAN METODE NEURAL NETWORK
Jurnal Qua Teknika, (2022), 12(2): 39-62
10.4236/jemaa.2009.12012.
[68] G. Ellis, Basics of the Electric Servomotor and Drive . 2012.
[69] A. R. Paul and M. George, “Brushless DC motor control using digital PWM techniques,” 2011 - Int. Conf. Signal Process. Commun. Comput. Netw. Technol. ICSCCN-2011 , no. Icsccn, pp. 733– 738, 2011, doi: 10.1109/ICSCCN.2011.6024647.
[70] I. Sinclair, “Active Components and Integrated Circuits,” Electron. Simpl. , pp. 47–59, 2011, doi: 10.1016/b978-0-08-097063-9.10003-2.
[71] G.  Yan  and  N.  F.  O.  Serteller,  “Brushless  direct  current  (BLDC)  machine  Bipolar  -  Unipolar Driving Circuit education study,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 2694–2699, 2010, doi: 10.1016/j.sbspro.2010.03.398.
[72] K.  W.  E.  Cheng,  B.  P.  Divakar,  H.  Wu,  K.  Ding,  and  H.  F.  Ho,  “Battery-management  system (BMS) and SOC development for electrical vehicles,” IEEE Trans. Veh. Technol. , vol. 60, no. 1, pp. 76–88, 2011, doi: 10.1109/TVT.2010.2089647.
[73] G.  Versluis  and  S. Thewissen,  “User  Interface,” Xamarin.Forms  Solut. ,  pp.  35–107,  2019,  doi: 10.1007/978-1-4842-4134-9_2.
[74] A. C. Bento, “An Experiment with Arduino Uno and Tft  Nextion for Internet of Things,” 2018 Int.  Conf.  Recent  Innov.  Electr.  Electron.  Commun.  Eng.  ICRIEECE  2018 ,  no.  July  2018,  pp. 1238–1242, 2018, doi: 10.1109/ICRIEECE44171.2018.9008416.
[75] M.  Stangl,  J.  Pielmeier,  C.  Berger,  S.  Braunreuther,  and  G.  Reinhart,  “Development  of  a  Web Based Monitoring System for a Distributed and Modern Production,” Procedia CIRP , vol. 52, pp. 222–227, 2016, doi: 10.1016/j.procir.2016.07.073.
[76] V. Mahajan, P. Agarwal, and H. Om Gupta, “Chapter 3 - Power quality problems with renewable energy integration,” P. Sanjeevikumar, C. Sharmeela, J. B. Holm-Nielsen, and P. B. T.-P. Q. in M. P. S. Sivaraman, Eds. Academic Press, 2021, pp. 105–131.